在今年的Build大会上，微软首次发布了ML.NET。ML.NET是开源的、跨平台的以及运行在.NET上的机器学习框架。微软的Ankit Asthana该项目已经完成了第二版的开发。增加了几个新功能，包括名为集群的新机器学习任务，交叉验证和训练-测试，以及一个GitHub上的新，演示了如何同时使用新功能和已有功能。

ML.NET 0.2所做的改变之一是它支持从对象集中加载数据集，之前这些数据只能从一个限定的文本文件中加载。另一个新增功能是交叉验证，这是一种验证机器学习模型性能的方法。交叉验证方法的一个好处是，它不需要与用于创建模型的数据集做分离。相反，它可以将所提供的数据多次划分为不同的训练-测试数据组。

ML.NET 0.2版本新增了一个不断增长的示例代码库，演示了如何使用这个新框架。类别范围从基本示例到学习新概念，以及更大的应用程序（这些应用程序都是应用该技术的完整功能演示）。

ML.NET支持在Linux、MacOS和Windows上开发的项目。想开始使用ML.NET的开发者可以很容易地通过在Visual Studio或者命令行中添加ML.NET NuGet包来完成他们的项目。在ML.NET 0.2中，微软了完整的发行说明，以及一份包含36个项目的详细。

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